SVR Model -> Feature Scaling - ожидаемый 2D массив, вместо него получен 1D массив

Question

Я пытаюсь понять, что не так с кодом ниже.Я знаю, что переменная Y является массивом 1D и, как ожидается, будет массивом 2D, и ее необходимо изменить структуру, но ранее этот код работал нормально с предупреждением.

# Importing the libraries
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  import pandas as pd

# Importing the dataset
  dataset = pd.read_csv('Position_Salaries.csv')
  X = dataset.iloc[:, 1:2].values
  y = dataset.iloc[:, 2].values



# Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
sc_y = StandardScaler()
X = sc_X.fit_transform(X)
y = sc_y.fit_transform(y)

---

ValueError: Expected 2D array, got a 1D array instead:
array=[  45000.   50000.   60000.   80000.  110000.  150000.  200000.  300000.
  500000. 1000000.].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

Answer 1

Решение заключается в сообщении об ошибке:

Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has
a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

Поскольку вы передаете одну функцию (не одну выборку), попробуйте:

y = sc_y.fit_transform(y.reshape(-1, 1))